行行出状元，只要你想要，努力一定能实现，最好的实践方式跟着公司的业务走，学习也是最快的，因为有需求，有压力及动力去完成一件事，通过2周的学习，也能作为一个入门业务分析师，展示一个可视化的业务是非常重要的，要实现这样的效果图只要具备: 1、数据库 在实际工作
原创
2017-12-08 10:36:21
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作者：张永泰，北京工业大学探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。其主要的工作包含：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉和对数据进行总结。EDA可以帮助我们找到适合的数据模型，本文针对文本数据，将进行具体的数据探索性分析讲解。一、数据及背景
二、实验
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2022-08-30 07:45:25
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因为学校期末要考核SAS上机，因此记录下SAS的学习与使用过程。该博客默认读者了解最基本的SAS程序语法。 每次写大作业的过程都会记录其中。 一、导入CSV图表首先要确保CSV的图表内容。先展示对下列简单图表的导入。 简单的二列表，第一列为字符类型，第二列为数字类型。
则通过在data块中使用infile方法构建数据集。data fail
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2024-06-08 21:59:39
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python部分 第一篇实用软件安装 第二篇变量常量与简单数据类型 第三篇基本数据类型与用户交互 第四篇各式运算符和流程控制 第五篇数据类型内置方法 一到五内容回顾 第六篇文件操作以及作业讲解 第七篇文件操作补充及函数概念 第八篇函数具体讲解和使用 第九篇名称空间以及代码精简 第十篇模块从入门到使用 ...
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2021-10-20 21:52:00
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数据分析学习群是一个致力于提升数据分析技能的学习平台。在这个学习群中，成员们可以通过分享学习资源、讨论问题、参与项目等方式互相促进成长。本文将介绍一些常用的数据分析技术和工具，并通过代码示例展示其实际应用。
对于数据分析来说，最基础的技能之一就是数据的整理与清洗。在Python中，可以使用pandas库来完成这些任务。下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用pandas读取csv文件并进行数据清
原创
2023-12-31 07:02:26
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# GitHub学习数据分析的指南
在数据分析的领域，GitHub不仅是一个代码托管平台，也是一个学习和交流的重要社区。本文将通过一个简单的示例，带你了解如何在GitHub上学习和进行数据分析，包括使用Python和一些常用的数据分析库。我们将逐步掌握数据导入、数据清洗、数据分析以及数据可视化的流程。
## 工具准备
在进行数据分析之前，你需要准备一些工具和库。Python是数据分析中最常用
原创
2024-08-14 08:33:34
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# 数据分析学习路线指南
作为一名数据分析师，你将面临很多挑战，但一个明确的学习路线会帮助你更高效地迈出第一步。下面我将为你提供一个详细的学习路径，并且逐步引导你完成每一个步骤。
## 学习流程
| 阶段 | 学习内容 | 工具/语言 | 备注 |
|-----------
原创
2024-10-23 04:47:37
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最近收到很多人想要转行数据分析发来的问题：数据分析岗位真的稀缺吗？其实从2003年正式设立“数据分析师”的职业认定开始，数据分析岗位就逐渐火热起来，频繁见诸各大企业的招聘需求中，很多人觉得数据分析师这么紧俏、稀缺...
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2019-10-29 09:56:00
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数据分析人人都有必要掌握一点，哪怕只是思维也行。下面探讨Python数据分析需要学习的知识范畴，结合自己的经历和理解，总结的学习大纲，有些章节带有解释，有些没有。当然，关于学习范畴，可能每...
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2022-06-06 00:04:16
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导读：不仅微博，在twitter中也存在大批的“僵尸粉”。Twitter中的“僵尸粉”不仅能够在无人干预下撰写和和发布推文的程序，并且所产生的推文相当复杂。如何识别这批“僵尸粉”或者说“机器人粉丝”？下面我们将通过Python的Pandas库、自然语言处理学习NLTK和scikit-learn创建分类器对Twitter机器人进行识别。在本文中，我想要讨论一个互联网现象：机器人，特别是T
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2023-11-14 22:21:09
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本系列文章是本人学习数据分析与数据挖掘的学习笔记，参考了许多教材，如果错误欢迎评论区指出，谢谢！ 目录1.1 数据分析与数据挖掘1.1.1 数据分析1.1.2 数据挖掘1.1.3 数据分析与数据挖掘的区别和联系1.1.4 数据、信息、知识1.1.5 KDD的出现1.2 分析与挖掘的数据类型1.3 数据分析与数据挖掘的方法1.4 数据分析与数据挖掘使用的技术1.5 应用场景及存在的问题1.5.1 数
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2024-01-11 09:58:13
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ai人工智能数据处理分析 Why talk of Data Science, AI and Dune in the same breath?为什么要同时谈论数据科学，人工智能和沙丘？When you have read this article I hope you will know better. 阅读本文后，希望您能有所了解。If you have not seen the trailer
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2024-08-06 20:45:20
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对于数据分析行业很多人不是很了解，人们只是听到了数据分析这个行业前景和薪资不错，但是对于数据分析行业并不是很清楚，尤其是对于数据分析师所需要的技能不是很了解，一般来说，数据分析行业需要懂业务、懂管理以及懂分析即可。但是要想成为数据科学家就没那么简单了，数据科学家还需要学会计算机科学、数学、统计学、数据挖掘、数据可视化、计算机编码能力等等技能，而数据工程师需要学习的知识也是比较多
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2023-11-06 18:39:29
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python数据分析学习目录 Anaconda的安装和更新 矩阵NumPy pandas数据表 matplotlib-2D绘图库学习目录 pandas操作Excel Python-操作Excel xlrd（读）xlwt（写） Excel模块openpyxl 推荐 Excel模块xlwings
原创
2022-02-10 13:35:12
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# 机器学习数据分析步骤
机器学习是一种通过数据来训练模型，从而实现对未知数据的预测和分类的技术。数据分析是机器学习的前提，它涉及到数据的收集、清洗、探索、建模和评估等步骤。下面将介绍机器学习数据分析的具体步骤，并附上代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[收集数据] --> B[数据清洗];
B --> C[数据探索];
C
原创
2024-05-11 06:57:42
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探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。其主要的工作包含：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉和对数据进行总结。EDA可以帮助我们找到适合的数据模型，本文针对文本数据，将进行具体的数据探索性分析讲解。一、数据及背景https://tianchi.al
原创
2021-04-06 21:23:29
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python 的 *表达式。需要从某个可迭代对象中分解出N个元素，但是这个课迭代对象的长度可能超过N，这会导致“分解的值过多（too many values to unpack）”的异常。例如：record = {'Dave','dave@example.com','773-555-1212','847-555-1212'}name,email,*phone_numbers = user_reco
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2016-12-11 19:49:37
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探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。其主要的工作包含：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉和对数据进行总结。EDA可以帮助我们找到适合的数据模型，本文针对文本数据，将进行具体的数据探索性分析讲解。一、数据及背景https://tianchi.al
原创
2021-02-04 20:40:24
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产品日活DAU下降分析 source: https://zhuanlan.zhihu.com/p/116017580 第一步:确认数据真实性 确定是否是数据报表统计或者数据源头的问题 第二步: 分维度确定异常原因 常见维度: 新老用户, 登陆平台, 版本, 入口, 登陆渠道, 区域, 时间(假期,日 ...
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2021-07-30 16:39:00
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引言 要想知道每个函数的具体用法，最好的办法还是浏览官方库 Input/output — pandas 1.3.2 documentation (pydata.org) Pandas: 强大的 Python 数据分析支持库 | Pandas 中文 (pypandas.cn) Series panda ...
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2021-09-02 20:22:00
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